Le Model Context Protocol (MCP) s'impose comme la norme pour connecter les modèles d'IA aux systèmes où le travail s'accomplit réellement. Il permet à l'IA d'interagir avec des outils dans toute l'entreprise, systèmes de gestion de projet, plateformes de collaboration, entrepôts de données, outils de développement et bien d'autres, afin que les agents puissent aller au-delà des réponses aux questions pour véritablement passer à l'action.
Chez Glean, nous avons adopté MCP très tôt et exploitons déjà un serveur MCP distant qui expose le contexte d'entreprise de Glean au sein des conversations IA et des IDE. Aujourd'hui, nous intégrons l'écosystème plus large des outils MCP dans Glean Assistant et Glean Agents, élargissant ainsi l'espace d'action disponible. Glean facilite la prise en main de MCP grâce à son répertoire, qui propose 17 serveurs préchargés d'Amplitude, Asana, Atlassian Rovo, Box, Canva, ClickUp, GitHub, HubSpot, Intercom, Linear, Lucid, Monday, Notion, PagerDuty, ThoughtSpot, Udemy et WisdomAI, tout en prenant en charge n'importe quel serveur MCP distant compatible.
Mais une fois que l'IA peut dialoguer avec un outil, le vrai travail commence. MCP simplifie la connectivité, mais il ne garantit ni la qualité des outils sous-jacents ni leur fonctionnement sécurisé dans un environnement d'entreprise. Les organisations doivent encore résoudre deux problèmes critiques : garantir que les agents prennent de manière fiable la bonne action au bon moment, et participer à un écosystème ouvert sans compromettre la sécurité.
Chez Glean, nous relevons ces défis depuis des années. Nous avons bâti l'une des couches de contexte d'entreprise les plus profondes du marché, avec une prise en charge native de plus de 100 connecteurs et actions. De cette expérience, nous savons que la qualité du contexte compte : si l'IA ne trouve pas les bonnes données, elle hallucine ; si elle ne peut pas exécuter la bonne action, elle risque des écritures destructrices. À mesure que MCP étend la portée des agents aux systèmes d'entreprise, ces actions doivent être soigneusement encadrées pour rester dans leur périmètre, autorisées et sécurisées.
MCP résout la connectivité, mais les résultats dépendent de la qualité des outils et de l'orchestration des agents
MCP facilite la connexion des agents aux systèmes d'entreprise, mais il ne garantit pas que les outils de l'autre côté soient de haute qualité. C'est pourquoi nous considérons MCP uniquement comme un point de départ. Pour rendre les outils MCP prêts pour l'entreprise, nous appliquons les mêmes techniques de qualité et de fiabilité que celles utilisées pour les actions natives dans Glean, afin que les agents puissent les utiliser correctement.
Passer à l'échelle de milliers d'actions grâce à la recherche d'outils
Lorsque les organisations adoptent MCP à grande échelle, le nombre d'outils disponibles peut rapidement atteindre des centaines, voire des milliers. Si tous ces outils sont présentés directement au modèle, ils consomment un espace précieux dans la fenêtre de contexte et compliquent l'identification de la bonne action par l'agent.
Glean résout ce problème grâce à la recherche d'outils. Au lieu de raisonner sur l'ensemble des outils disponibles, les agents récupèrent un sous-ensemble ciblé et restreint d'outils candidats les plus pertinents pour la demande. Cela permet au modèle d'opérer sur un ensemble d'actions ciblé tout en gardant le reste de l'écosystème accessible.
En réduisant l'espace d'action, la recherche d'outils améliore à la fois la précision et l'efficacité.
Apprendre et améliorer les actions grâce à la mémoire d'entreprise
Savoir quel outil utiliser n'est qu'une partie du problème. Les agents doivent également apprendre à utiliser les outils efficacement. Glean capture les traces d'exécution des agents, enregistrant quelles actions ont été appelées, dans quel ordre, avec quels arguments et quels résultats ces appels ont produits. Au fil du temps, la plateforme apprend quelles séquences d'actions réussissent systématiquement pour certains types de tâches.
Au moment de l'exécution, ces schémas réussis sont récupérés depuis la mémoire d'entreprise et présentés à l'agent sous forme de recommandations en langage naturel. Cela permet à l'IA de réutiliser des séquences éprouvées plutôt que de les redécouvrir à partir de zéro. À mesure que davantage d'agents fonctionnent sur la plateforme, le système améliore continuellement sa compréhension de la manière dont les actions doivent être combinées.
Définir des workflows grâce aux skills réutilisables
Les outils MCP individuels décrivent ce que fait une action unique, mais ils ne définissent pas comment accomplir une tâche entière. Le travail réel en entreprise exige souvent plusieurs étapes à travers plusieurs systèmes.
Les skills modélisent la tâche elle-même (par exemple, « élaborer un plan de compte ») sous la forme d'une spécification markdown qui inclut la séquence d'étapes recommandée, les actions à appeler à chaque étape, et les cas où il ne faut pas les utiliser. Ces fichiers SKILL.md sont des spécifications exécutables que le moteur d'agents peut charger et lancer, permettant de définir les workflows comme des programmes réutilisables. C'est là que les skills s'avèrent utiles : ce sont des ensembles réutilisables d'instructions, de modèles et d'outils qui apprennent à Glean Assistant à exécuter des tâches spécifiques avec une expertise métier.
Ensemble, ces capacités font de MCP bien plus qu'une simple couche de connectivité. En combinant la recherche d'outils, la mémoire d'entreprise et les skills, Glean garantit que les agents peuvent découvrir les bonnes actions, apprendre à les utiliser efficacement et exécuter des workflows complexes de manière fiable à l'échelle de l'entreprise.
MCP permet la connectivité, les garde-fous la rendent sûre
Dans l'entreprise, l'interopérabilité s'accompagne souvent de compromis en matière de sécurité. Si la capacité de l'IA à se connecter directement aux systèmes d'entreprise rend MCP puissant, elle introduit également de nouveaux risques. Lorsque les agents peuvent prendre des actions avec MCP, ils deviennent exposés aux attaques par injection de prompt, aux usages abusifs, aux accès non autorisés aux données et aux outils vulnérables ou mal conçus.
Rendre MCP sûr dans l'entreprise exige donc bien plus que de simplement connecter les agents aux outils. Cela requiert une gouvernance, des limites de permissions strictes, des garde-fous à l'exécution et une surveillance continue, afin que les agents puissent opérer à travers les systèmes sans élargir la surface d'exposition de l'organisation.
Gouvernance et contrôle centralisés de MCP
Pour protéger MCP, nous commençons par donner aux entreprises un contrôle total sur la manière dont il est utilisé. Glean ne prend en charge que les serveurs MCP distants qui sont enregistrés et gérés de façon centralisée. Les administrateurs décident quels serveurs et outils MCP sont autorisés, qui peut les utiliser dans Glean Assistant et qui peut les utiliser dans Glean Agents. Ils contrôlent également qui est autorisé à créer des agents qui appellent ces actions.
Cette gouvernance centralisée garantit que l'accès à MCP est explicitement approuvé, consultable et auditable. Les entreprises peuvent passer en revue les actions disponibles, les limiter à des groupes spécifiques, et désactiver ou révoquer l'accès en cas de changement. Plutôt que d'exposer une large surface par défaut, l'utilisation de MCP est contrôlée par les administrateurs.
Appliquer une exécution au moindre privilège pour chaque action
Chaque action MCP s'exécute sous l'identité et les autorisations de l'utilisateur final. Les actions sont donc limitées à ce que cet utilisateur est déjà autorisé à voir ou à modifier dans le système sous-jacent. La plateforme n'élève jamais les privilèges et n'exécute jamais d'actions avec un accès plus large que celui de l'utilisateur à l'origine de la demande.
Pour les opérations à fort impact, Glean introduit par défaut une vérification humaine dans la boucle. Avant qu'une action ne s'exécute, l'utilisateur voit les modifications que l'agent entend apporter et doit les confirmer. Cela empêche les actions accidentelles ou destructrices et laisse l'utilisateur aux commandes.
Nous effectuons également des contrôles d'alignement des agents qui comparent l'action planifiée à l'instruction initiale de l'utilisateur. Si l'utilisateur a demandé à l'agent de mettre à jour une tâche Asana dans un projet, le système vérifie que l'agent n'essaie pas plutôt de mettre à jour une tâche dans un autre projet. Tout écart par rapport à la tâche demandée est bloqué avant l'exécution de l'action.
Protéger MCP en tant que surface d'attaque potentielle de l'IA
Parce que MCP connecte les agents IA à des systèmes et des données réels, il doit être considéré comme une surface d'attaque potentielle. Glean traite donc tous les outils MCP comme des points de terminaison non fiables.
Les entrées et sorties qui transitent par MCP sont analysées à la recherche d'injections de prompt, de code malveillant, d'instructions cachées et d'autres schémas adverses. Les tentatives de contourner les politiques du système, de manipuler le raisonnement de l'agent ou d'insérer des instructions altérant le comportement des actions en aval sont bloquées avant de pouvoir se propager.
En combinant une gouvernance centralisée, une exécution selon le principe du moindre privilège, des protections de sécurité à l'exécution et une inspection continue des interactions liées aux actions, Glean permet aux organisations d'adopter MCP sans sacrifier la sécurité ou le contrôle. Le résultat est une plateforme où les agents peuvent interagir en toute confiance avec les systèmes d'entreprise, tandis que les entreprises conservent une visibilité, une autorité et une protection totales sur la façon dont ces interactions se déroulent.
Déployer MCP en entreprise de façon fiable et sécurisée
MCP constitue une avancée importante pour connecter l'IA aux systèmes où le travail se fait réellement. Mais la connectivité seule ne suffit pas. Les entreprises doivent toujours s'assurer que les actions appelées par les agents sont fiables, qu'elles s'exécutent correctement et que l'écosystème est gouverné de manière sécurisée.
Chez Glean, nous nous concentrons sur la création d'actions de haute qualité et d'un moteur d'agents capable de découvrir la bonne action, d'apprendre à l'utiliser efficacement et de s'améliorer au fil du temps, tout en appliquant des contrôles de sécurité robustes afin que les organisations puissent participer en toute sécurité à l'écosystème MCP.
Si vous souhaitez en savoir plus sur MCP dans Glean, contactez notre équipe pour une démo et consultez notre page des nouveautés de mars pour découvrir nos dernières fonctionnalités.
